package com.zhb.zhbaiagent.app;

import com.zhb.zhbaiagent.advisor.MyLoggerAdvisor;
import com.zhb.zhbaiagent.advisor.ReReadingAdvisor;
import com.zhb.zhbaiagent.chatmemory.FileBasedChatMemory;
import com.zhb.zhbaiagent.rag.LoveAppDocumentLoader;
import com.zhb.zhbaiagent.rag.LoveAppRagCustomAdvisorFactory;
import com.zhb.zhbaiagent.rag.QueryRewriter;
import jakarta.annotation.Resource;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.MessageChatMemoryAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.QuestionAnswerAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.SimpleLoggerAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.api.Advisor;
import org.springframework.ai.chat.memory.ChatMemory;
import org.springframework.ai.chat.memory.InMemoryChatMemory;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatModel;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatResponse;
import org.springframework.ai.tool.ToolCallback;
import org.springframework.ai.tool.ToolCallbackProvider;
import org.springframework.ai.vectorstore.VectorStore;
import org.springframework.stereotype.Component;
import reactor.core.publisher.Flux;

import java.util.List;

import static org.springframework.ai.chat.client.advisor.AbstractChatMemoryAdvisor.CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY;
import static org.springframework.ai.chat.client.advisor.AbstractChatMemoryAdvisor.CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY;

/**
 * 使用springAI的方式调用AI大模型
 */
@Component
@Slf4j
public class LoveApp {
    private final ChatClient chatClient;
    private static final String SYSTEM_PROMPT = "扮演深耕恋爱心理领域的专家。开场向用户表明身份，告知用户可倾诉恋爱难题。" +
            "围绕单身、恋爱、已婚三种状态提问：单身状态询问社交圈拓展及追求心仪对象的困扰；" +
            "恋爱状态询问沟通、习惯差异引发的矛盾；已婚状态询问家庭责任与亲属关系处理的问题。" +
            "引导用户详述事情经过、对方反应及自身想法，以便给出专属解决方案。";

    /**
     * 初始化AI客户端
     * @param dashscopeChatModel
     */
    //指定大模型
    //构造方法，用于在创建 LoveApp 实例时初始化内部的 chatClient，配置系统提示词、拦截器（Advisor）、会话记忆等组件。
    public LoveApp(ChatModel dashscopeChatModel){
        //基于内存的会话记忆
//        ChatMemory chatMemory = new InMemoryChatMemory();
        //基于文件的会话记忆
        String filePath = System.getProperty("user.dir")+"/tmp/chat-memory";
        ChatMemory chatMemory = new FileBasedChatMemory(filePath);
        //选择大模型
        chatClient = ChatClient.builder(dashscopeChatModel)
                //指定系统提示词
                .defaultSystem(SYSTEM_PROMPT)
                //设置拦截器
                //使用Advisor对调用AI前和调用AI后进行数据处理
                //这里是调用AI后对聊天记录进行存储
                .defaultAdvisors(
                        //拦截器调用顺序是根据getOrder方法来实现的，Order值越低，调用顺序越前
                        new MessageChatMemoryAdvisor(chatMemory),
                        //开启日志
//                        new SimpleLoggerAdvisor()
                        //开启自定义日志，可以自定义日志格式
                        new MyLoggerAdvisor()
                        //重复读取用户预设，会使得token数量翻倍，不建议开启
//                        ,new ReReadingAdvisor()
                )
                .build();
    }

    /**
     * AI基础对话，可以支持多轮对话记忆
     * @param message
     * @param chatId
     * @return
     */
    //由于每个用户的聊天记录不同，所以需要传入chatID
    public String doChat(String message,String chatId){
        //10表示可以记录10条对话记录
        //设置用户输入
        ChatResponse chatResponse = chatClient.prompt().user(message)
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))
                .call()
                .chatResponse();
        String content = chatResponse.getResult().getOutput().getText();
        log.info("content:{}",content);
        return content;
    }

    public Flux<String> doChatByStream(String message, String chatId) {
        return chatClient
                .prompt()
                .user(message)
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))
                .stream()
                .content();
    }


    //创建一个结构化对象，用于存储AI生成的报告，用于后续处理，参数为标题和建议列表
    //record是JDK21的特性，类似于Java对象
    record LoveReport(String title, List<String> suggestions) {
    }

    /**
     * AI恋爱大师生成报告（结构化输出）
     * @param message
     * @param chatId
     * @return
     */
    //由于每个用户的聊天记录不同，所以需要传入chatID
    public LoveReport doChatWithReport(String message,String chatId){
        //10表示可以记录10条对话记录
        //设置用户输入
        LoveReport loveReport = chatClient.prompt().user(message)
                .system(SYSTEM_PROMPT + "每次对话后都要生成恋爱结果，标题为{用户名}的恋爱报告，内容为建议列表")
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))
                .call()
                //将响应结果转换为Java对象
                .entity(LoveReport.class);
        log.info("loveReport: {}", loveReport);
        return loveReport;
    }
    //在 LoveApp 中新增和 RAG 知识库进行对话的方法。
    @Resource
    private VectorStore loveAppVectorStore;

    //应用查询重写转换器
    @Resource
    private QueryRewriter queryRewriter;

    public String doChatWithRAG(String message,String chatId){
        //使用查询重写转换器
        String rewriteMessage = queryRewriter.doQueryRewrite(message);
        ChatResponse chatResponse = chatClient.prompt().user(rewriteMessage)
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))
                //开启日志，便于查看效果
                .advisors(new MyLoggerAdvisor())
                //应用知识库问答
                //本地知识库
                .advisors(new QuestionAnswerAdvisor(loveAppVectorStore))
                // 应用自定义RAG检索增强顾问，针对"已婚"状态的用户进行个性化内容过滤和检索
                .advisors(LoveAppRagCustomAdvisorFactory.createLoveAppRagCustomAdvisor(loveAppVectorStore, "单身"))
                .call()
                .chatResponse();
        String content = chatResponse.getResult().getOutput().getText();
        log.info("content:{}",content);
        return content;
    }
    @Resource
    private Advisor loveAppRagCloudAdvisor;

    /**
     * 与云端知识库进行对话的方法（RAG增强检索服务）
     * 使用云知识库
     * 使用已有的chatClient，通过用户输入消息和会话ID，调用AI模型进行回答。
     * 
     * @param message 用户输入的消息
     * @param chatId  会话ID，用于标识不同的用户会话
     * @return 返回AI生成的回复内容
     */
    public String doChatWithRagCloud(String message, String chatId) {
        // 构建并发送提示词给AI模型
        ChatResponse chatResponse = chatClient.prompt().user(message)
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10)) // 设置会话ID和检索记录条数
                // 开启自定义日志输出，便于查看交互过程
                .advisors(new MyLoggerAdvisor())
                // 应用云端知识库问答功能，使用注入的loveAppRagCloudAdvisor
                .advisors(loveAppRagCloudAdvisor)
                .call()
                .chatResponse(); // 获取响应结果

        // 提取AI回复的文本内容
        String content = chatResponse.getResult().getOutput().getText();
        // 记录日志以便调试和监控
        log.info("content:{}", content);
        // 返回AI生成的内容
        return content;
    }
    @Resource
    private VectorStore pgVectorVectorStore;
    /**
     * 与 PostgreSQL 向量数据库集成的 RAG 对话方法
     * 使用本地向量存储进行增强检索，提供基于知识的个性化回答
     *
     * @param message 用户输入的查询内容
     * @param chatId  当前会话的唯一标识符
     * @return 返回 AI 模型生成的回答内容
     */
    public String doChatWithPgVector(String message, String chatId) {
        // 构建并发送提示词给AI模型
        ChatResponse chatResponse = chatClient.prompt().user(message)
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10)) // 设置会话ID和检索记录条数
                // 开启自定义日志输出，便于查看交互过程
                .advisors(new MyLoggerAdvisor())
                // 应用本地PostgreSQL向量库问答功能，使用pgVector扩展
                .advisors(new QuestionAnswerAdvisor(pgVectorVectorStore))
                .call()
                .chatResponse(); // 获取响应结果

        // 提取AI回复的文本内容
        String content = chatResponse.getResult().getOutput().getText();
        // 记录日志以便调试和监控
        log.info("content:{}", content);
        // 返回AI生成的内容
        return content;
    }
    @Resource
    private ToolCallback[] allTools;

    public String doChatWithTools(String message, String chatId) {
        ChatResponse response = chatClient
                .prompt()
                .user(message)
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))
                // 开启日志，便于观察效果
                .advisors(new MyLoggerAdvisor())
                .tools(allTools)
                .call()
                .chatResponse();
        String content = response.getResult().getOutput().getText();
        log.info("content: {}", content);
        return content;
    }
//调用MCP服务
    @Resource
    private ToolCallbackProvider toolCallbackProvider;

    public String doChatWithMcp(String message, String chatId) {
        ChatResponse response = chatClient
                .prompt()
                .user(message)
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))
                // 开启日志，便于观察效果
                .advisors(new MyLoggerAdvisor())
                .tools(toolCallbackProvider)
                .call()
                .chatResponse();
        String content = response.getResult().getOutput().getText();
        log.info("content: {}", content);
        return content;
    }


}
